Trusted Credentials, Untrusted Behavior: Benchmarking LLM-Agent Security in High-Performance Computing
该论文聚焦于大型语言模型(LLM)代理在高性能计算(HPC)环境中的安全挑战。随着LLM代理开始承担HPC中的常规任务,如监控Slurm作业、诊断构建失败、检查模拟输出以及协调科学工作流,它们通常使用用户的凭证进行操作,并继承用户对文件和调
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多智能体LLM应用通常由规划器、工作智能体、验证器和合成器按链式顺序调用,每个智能体之间的通道是未被监控的通信路径,攻击者可以通过这些通道注入恶意指令(例如提示注入、工具投毒)。现有防御(例如IBProtector、Llama Guard、
本文提出 ChainMark,一种无需访问生成模型(model-free)的大语言模型水印方法,并具备封闭形式(closed-form)的统计校准能力。针对欧盟《人工智能法案》等法规要求合成文本必须可机器标记的需求,现有的水印检测器通常依赖
该论文提出一个针对LLM代理(agent)安全性的多轮自适应对抗攻击基准。现有安全评估通常使用固定的攻击池,在单轮或多轮场景下评估防御者,但忽略了攻击者能够根据防御者响应动态调整策略的能力。为此,作者构建了一个包含21个场景的基准,每个场景
大型语言模型(LLM)在学术写作中越来越普遍,但其生成的文献综述常包含虚构引用(幻觉引用)。GPTZero 发现 NeurIPS 2025 被接受的论文中有 53 篇存在此类问题。现有的基于规则和 LLM 的验证器缺乏统一的基准测试和详细的
本文提出 JailMeter,一个基于证据的越狱攻击评估框架,旨在解决当前大语言模型越狱攻击评估中标准不一致、方法不统一导致攻击成功率估计不可靠的问题。受信息瓶颈理论启发,JailMeter 采用双反馈优化机制,首先过滤模型响应中的越狱噪声
该论文提出了一种端到端的解释性钱骡账户检测管道,旨在解决金融欺诈中钱骡账户难以大规模检测的问题。管道分为三个阶段:首先,使用LightGBM分类器在280个工程特征上训练,这些特征涵盖交易模式、账户人口统计、网络拓扑和时间行为;其次,引入T
本文提出 Twin Agent,一种面向大型语言模型(LLM)agent 的通用特权分离设计模式,旨在防御来自不可信上下文的提示注入攻击。当前 LLM agent 在处理外部数据时,攻击者可通过注入恶意指令操纵下游推理和工具调用,而现有的安
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### Impact `next-auth` (Auth.js) v5 applications that gate access by checking only for the **existence** of the `auth`
## Summary The default email-address normalizer used by the email/magic-link sign-in flow validates the address **befor
## Impact The n8n Snowflake node's Execute Query operation interpolated expression values directly into the SQL string,
## Impact The Postgres Trigger node interpolated user-supplied identifier parameters (channel, function, and trigger na
## Impact n8n's JavaScript task runner shared one module cache across all users' Code-node executions, so a user able t
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JupyterLab's PyPI extension manager enforces `blocked_extensions_uris` by comparing the requested install name to blockl
JupyterLab's plugin manager exposes administrator controls intended to prevent users from enabling or disabling selected
The extension allowlist/blocklist check inside `PyPIExtensionManager.install()` was not enforced due to a missing await.
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Nginx远程代码执行漏洞分析与利用(CVE-2026-42530)
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